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双时态分析报告

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非 skipped 任务中 status == 'ok' 的占比。skipped 任务不计入分母。

根据 evidence 列表计算综合 confidence。 公式：max(individual) + 0.05 × (n_sources - 1)，上限 1.0 无 evidence 时退回 edge.confidence 原值。

对每个任务应用其 gold.metrics 里声明的指标。 - status != "ok" 的任务不算指标（失败/跳过的任务交给 failure_cards 处理）。 - 未知指标名记 warning 并跳过（dataset.validate() 本应已拦截）。

在 parent_id 下创建一个子页面。返回 Notion 响应或 None。

top-k 中域漂移条目占比（越低越好）。 retrieved_domains: 与 retrieved 一一对应的 domain 字符串列表。 expected_domain : query 标注的目标域（如 "llm_agent" / "comms"）。

对新加入的 edge 检查是否与已有 sibling edge 不兼容。 若有冲突，返回 Conflict；否则 None。

对多个主题依次搜索，汇总去重

调用 arXiv API 搜索近期论文 Args: query: 搜索关键词 max_results: 最大返回数 days: 最近 N 天 Returns: 论文列表

图表中抽取的实体对期望实体的召回率。

工作流终态断言通过的占比（sidecar 最终状态是否符合期望）。

提取某页所有 Figure/Table caption。 Returns: [{"kind": "figure"|"table", "number": "2", "text": "...", "page": 3}, ...]

在全文中找引用了某图表的段落。 Args: figure_kind: "figure" 或 "table" figure_number: "2" / "10" max_pages: 只扫描前 N 页（None=

在候选 label 集合里找 cos_sim ≥ threshold 的最相似项。 Args: mention: 待查询的 label 文本（已规范化或原始均可） node_type: 候选限定的 node_type（同型号才比对）

返回所有 source/target 相同的边。 Args: edges: graph_store._edges dict（edge_id -> KGEdge） source_id, target_id: 待查 pair

生成注册表摘要（Markdown 格式）

检测出的盲区涉及的节点标签对期望标签的召回率。

调用 LLM 生成结构化研究报告 Args: paper_text: 论文全文（从 paper_reader 提取） paper_title: 论文标题 paper_year: 发表年份

生成三维一体仪表盘 HTML Returns: 输出文件的绝对路径

从失败任务、低于阈值的指标、污染事件生成失败卡片。

生成 RCA 报告。返回 {md_path, bucket_summary, notion_url?}。

返回所有被标记为 conflict=True 的边。

返回 edge 的证据列表（list[dict]，每项 {source_paper, confidence, ...}）。

生成章节概览

一站式吃下一篇本地 PDF：去重 → 抽元数据 → 注册到 paper_registry → 可选入图谱。 适合使用的场景： - 用户把 IEEE/ACM/Springer 等闭源期刊论文手动下载到 data/papers/ 后 - 用户说"把这篇加入"或"刚下了

边 F1：端点走语义匹配，relation_type 仍要求 strict 相等。 gold.expected_edges: [{"src": "...", "rel": "...", "dst": "...", "tier": "must|should|may",

加载所有学习路径报告 JSON

加载旧 KG，并把 edges 的 source_id/target_id 从旧 id 重映射到 coerce 后的新 id。 关键修复（2026-05-20）： 旧 KG 中 node_id = `<old_type>_<normalized_label>`（如 channe

加载所有论文研究报告 JSON

加载最新的论文追踪摘要

从 memory/USER.md 解析研究方向关键词

命令行工具：扫描、迁移、查询论文